One excel to rule them all - O como generar un archivo excel con el histórico de precio de las acciones

Bienvenidos nuevamente a mi blog de análisis financiero con python. Hoy por fin empezaremos a sacarle provecho a python.

Si estás acá seguramente habrás tenido que descargar históricos de precios para hacer tus propios análisis en Excel. ¿Quita tiempo verdad?

Simplifica tu Vida Financiera con Python: Históricos de Acciones Sin Descargas Repetidas

En el apasionante mundo de las inversiones, el tiempo es esencial, y cada minuto cuenta. La búsqueda constante y la descarga manual de datos históricos de acciones pueden resultar agotadoras y consumir tiempo. Sin embargo, hay una solución brillante: Python. Con Python, ya no necesitas descargar los históricos de cada acción una y otra vez. Permíteme destacar por qué esta característica puede marcar una diferencia significativa en tu enfoque de inversión.

Eficiencia a Tu Alcance

Imagina un escenario donde posees una herramienta que puede automatizar completamente la descarga de datos históricos de todas tus acciones favoritas. Con Python, esto es una realidad. Puedes escribir un único script que se encargue de obtener todos los datos necesarios para todas tus inversiones, sin tener que repetir el proceso.

Enfoque en el Análisis, No en las Descargas

Al eliminar la necesidad de descargar manualmente datos, puedes concentrarte en lo que realmente importa: el análisis de inversiones. Python te libera para que profundices en tus estrategias, estudies tendencias y tomes decisiones basadas en datos más sólidos.

Este blog es de python. No de Excel. Pero tan sólo imagínate que tienes un archivo de EXCEL siempre actualizado con los históricos de precios de tus acciones favoritas.  En otro archivo de excel haciendo referencia a este primero podrás tener tus gráficos e indicadores.   

Manos a la obra

Abre Visual Code (ya explicamos como en el artículo anterior).  Abre la carpeta del proyecto "Mis Documentos/PythonBursatil"  

Crea un archivo llamado descargar_acciones.py

Lo primero que haremos en importar las librería necesarias yfinance y pandas:

import yfinance as yf

from datetime import datetime, timedelta

import pandas as pd

Luego crearemos una lista con nuestras acciones favoritas:

stock_symbols = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN", "TSLA"]

Luego le diremos a pandas que nos cree un archivo de excel llamado "stock_price_history.xlsx":

excel_writer = pd.ExcelWriter("stock_price_history.xlsx", engine="openpyxl")

Calculamos la fecha actual y dos años atrás

end_date = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')

start_date = (datetime.today() - timedelta(days=730)).strftime('%Y-%m-%d')

Vamos a hacer un ciclo descargando los precios históricos y agregándolos como hojas al archivo

for symbol in stock_symbols:

    stock_data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)  # Modify the date range as needed

    stock_data.to_excel(excel_writer, sheet_name=symbol)

excel_writer.save()

Pongámoslo todo junto:

import yfinance as yf

from datetime import datetime, timedelta

import pandas as pd

stock_symbols = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN", "TSLA"]

excel_writer = pd.ExcelWriter("stock_price_history.xlsx", engine="openpyxl")

end_date = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')

start_date = (datetime.today() - timedelta(days=730)).strftime('%Y-%m-%d')

for symbol in stock_symbols:

    stock_data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)  # Modify the date range as needed

    stock_data.to_excel(excel_writer, sheet_name=symbol)

excel_writer.save()

Ya lo podemos ejecutar y nos generará el archivo de excel deseado.

Este script lo podrás ajustar a tus necesidades e incluirlo el administrador de tareas para que se ejecute a diario. En otro archivo de excel podrás hacer referencia a este archivo que siempre estará actualizado. 


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